SPSS在大学英语试卷分析中的应用研究

陈石磊

(武汉生物工程学院 外国语学院，湖北 武汉 430415)

试卷质量分析是教学实践的重要组成部分，对试卷进行量化分析，可以了解学生对知识的掌握情况，为及时调控教学策略提供客观依据。同时，对于提高教师编制试卷的能力，促进试卷标准化有着积极的应用价值[1]。正如刘宝权、席仲恩所言，试卷命题人过于依赖自己的经验出题不能保证试卷的科学性，同时缺乏必要的简单统计知识，对考试结果的解读过于主观和片面[2]。因此，依据一定的统计学理论来参与试卷的制作、分析是很有必要的。

本文以笔者自拟的一套大学英语期末试卷为样本，运用SPSS 18.0进行分析，对试卷的难度和区分度、各题型与卷面总分的相关程度、班级之间成绩的差异性检验进行考察，试图探究一种英语试卷的标准分析模式。

一、研究方法

(一)试卷概况

研究试卷为某高校2013年1月使用过的一套期末试卷。试卷的内容和形式经教研室全体老师讨论通过；为考察《全新版大学英语第四册综合教程》的教学情况，试卷内容针对的是读写两种技能。题型和权重分布为作文20%、填词10%、阅读50%、中译英10%、英译中10%，其中客观题分值占60%，主观题分值占40%。

(二)调查对象

本套试卷的受试对象为该校2011级部分专业的重点班，所用教材与普通本科班不同，共有208名学生采用本套试卷。

(三)数据收集与整理

所有题型均由教研室以流水作业的形式集体阅卷。作文有两位教师评判，求其平均分。在分数差距较大时，由教研室全体老师讨论决定分数。评分结束后，在SPSS中输入各题单项成绩和总分成绩。

用鼠标左键单击数据编辑器下方的“Variable Vie”字样，进入变量命名及定义界面。在第一列输入变量名：在第一行的第一个单元格中输入“姓名”，在第二行的第一格输入“性别”，以此类推；单击第二列的相应单元格，选择适当的变量类型，除“姓名”对应的变量类型为“String”之外，其他变量类型均设置为“Numeric”；第三列使用默认值；关于第四列“Decimals”的输入，“姓名”可以忽略，其他变量可选择为2；最后一列“Measure”对应于“姓名”的选择“Nominal”，对应于其他变量的可选“Scale”；其余均用SPSS的默认值。变量定义完毕后，左键点击下面的“Data View”，就可以开始输入数据。待原始数据准备就绪后，即可进行相关分析。

二、结果与讨论

(一)试卷质量分析

1.考试成绩的基本描述性统计

表1 统计量

刘润清、韩宝成认为均值、中值、众数若比较接近，则反映了数据呈正态分布[3]。表1的数据说明了受试者的卷面成绩总体呈正态分布，其中作文题的得分是最理想的正态分布。此外，对卷面成绩进行K-S检验，结果显示为Asymp.Sig.(2-tailed)=0.087>0.05，证明受试者的卷面成绩呈正态分布。但据此判断整体题型的难易度过于片面，还需结合试卷的难度系数分析、区分度分析以及信效度分析来考虑。

2.难度系数分析

在SPSS窗口新建一个包括平均分Mean和各题满分值W的数据文件。单击[Transform→Compute]，在Numeric Expression框中输入计算公式“Mean/W”；在Target Variable框中输入难度系数“P”，点击OK钮得到各题的难度系数。

试题难度值与试题实际难易程度正好相反。难度值P越大，表示能够正确解答该题的学生越多，说明试题越容易，而难度值越小，则试题越难。难度适中更能客观地反映出试卷的难度与学生接受程度的关系。

表2 难度系数表

Heaton认为试卷的难度系数应保持在0.3～ 0.7之间[4]。在本套试卷中，作文、选词填空和段落翻译三种题型的难度系数均超过了0.7，可以认为是较容易。一方面选词填空来自于课后练习，导致这部分题目的难度总体偏易；另一方面，作文和段落翻译的难度系数较高，反映改卷的主观性大。精读理解、快速阅读和句子翻译三个题型的难度系数介于0.4～ 0.7之间[4]，可以认为是难度中等，整套试卷的难度系数为0.708，说明对大部分受试者而言，试卷较为容易。

3.区分度分析

如果要了解每个小题的区分度，可以采用相关法分析试卷的内部一致性。一般对客观题采用Spearman相关分析, 对主观题采用Pearson相关分析[1]。每小题的区分度见表3和表4。

表3、表4反映每个小题与卷面总分之间的相关系数即区分度，综合这两个表的结果即为各题型的区分度，见表5。

根据胡素芬等对区分度与考试的对应关系研究[5]，表5显示各题的区分度均大于0.4，说明题目的区分度好，能有效测试学生的水平。

4.信度分析

该试卷整体内部一致性检测的Cronbach’s Alpha值为0.686，表示整套试卷的信度可以接受(见表6)。但若将该试卷用于大规模的施测，部分试题需要改进。

表3 客观题型成绩与总成绩的Spearman相关系数

表4 主观题型成绩与总成绩的Pearson相关系数

表5 各题型的区分度

表6 试卷的信度分析

(二)试卷成绩分析

1.考试成绩的差异性检验

为具体了解每个班的考试成绩，我们从受试者所在的8个班级选取A班和B班作进一步分析。

表7 两个班期末成绩的描述统计量表

单从两个班期末成绩的描述统计量表7可以看出，两个班的成绩不分伯仲，但成绩是否存在显著性差异，需要结合差异性检验来看，如表8所示。

表8 两个班期末考试成绩的独立样本t检验结果

A班的平均成绩为73.1852(标准差为11.95516，均值的标准误差为2.30077)，B班的平均成绩为70.1538(标准差为9.64859，均值的标准误差为1.89225)。尽管A班的平均成绩高于B班，但独立样本t检验结果显示两个班的成绩没有显著性差异。

2.性别差异下期末考试成绩的独立样本t检验

表9 性别差异下期末考试成绩的独立样本t检验结果

从表9可知，男生的平均成绩为69.3421(标准差为10.75093，均值的标准误差为1.74403)，远远低于女生的平均成绩77.6667(标准差为9.03696，均值的标准误差为2.33333)，独立样本t检验证实了男女生成绩存在显著差异。

3.任课班级与非任课班级学生之间成绩的独立样本t检验

笔者对任课班级和非任课班级学生的考试成绩进行了独立样本t检验，以探求该套试卷是否适用于所有受试者，结果见表10。

表10 任课班级与非任课班级学生之间成绩的独立样本t检验结果

笔者任课班级学生的平均成绩为71.6500(标准差为10.52556，均值的标准误差为1.17679)，非任课班级学生的平均成绩为70.0625(标准差为13.04188，均值的标准误差为1.15275)。尽管任课班级的平均成绩高于非任课班级，但独立样本t检验结果显示，班级之间的成绩没有显著性差异，也就是说本套试卷对参考学生均适用。

4.期末考试成绩与高考成绩的相关程度

表11 期末考试成绩与高考成绩的Pearson相关系数

由表11可知，期末考试成绩与高考成绩的Pearson相关系数为0.534，说明两者有着极其明显的正相关关系。也就是说，高考成绩好的或者说英语基础好的学生本次期末考试表现较佳，高考英语成绩欠佳的学生本次考试也不太好。但是，考试成绩与学生的学习动机、学习态度、教材、教学生态环境等因素密切相关，关于影响学生考试成绩的其他因素的研究将另文详述。

三、结论

考试是检验教学效果的一种测量方式，只有采取科学的测量理论对考试题目进行分析，取优弃劣，才能为课程教学提供客观的参考。在教学整个动态过程中，试卷的分析是非常必要的。本文利用SPSS软件对大学英语试卷进行了定量分析，有别于传统大学英语试卷的描述性分析。该分析模式能清楚反映教学的运用情况，学生对知识的掌握情况等。拟题人可以通过该分析模式对不合理的题目进行剔除或修改，以便能更好地用于测试，达到教学大纲的要求。

参考文献：

[1] 纪宏伟.基于SPSS的试卷分析与解读[J].职业教育研究,2011(8):169-170.

[2] 刘宝权,席仲恩.SPSS在英语试卷统计分析中的应用[J].外语电化教学,2004(1):63-65.

[3] 刘润清,韩宝成.语言测试和它的方法[M].北京:外语教学与研究出版社,2000:28.

[4] Heaton J B.Writing English Language Tests[M].北京:外语教学与研究出版社,2000:178-179.

[5] 胡素芬,肖煜民,肖枝洪.对全国大学英语竞赛中IQ测试题的分析与思考[J].华中农业大学学报:社会科学版,2012(1):117-121.